如今，資料視覺化軟體風靡起來，很多企業認為資料視覺化軟體是啟用先進分析技術的入口。但對一些應用而言，情況並不是這樣的。
紐約市的非營利組織donorschoose致力於跟蹤和分析當地學校獲得的財務捐助。在它試圖為學校管理者、當地國會議員和記者出具乙份報告時，它意識到資料視覺化軟體並不是萬能的。乍一看，資料視覺化系統對這種非技術組織來說應該是最好的選擇了，不過該組織的資料科學家vlad dubovskiy表示，傳統的資料視覺化軟體有諸多限制。
dubovskiy表示，他考察過yellowfin商務智慧型、gooddata公司和tableau軟體的視覺化軟體，但都不滿意，最終選擇了looker data sciences的系統。因為它可以以個性化的方式執行高階的報告。dubovskiy說道：「我們已經能夠編寫真正複雜的業務規則了。」
這並不是說傳統資料視覺化軟體系統無法提供個性化服務，或者裕興高階的分析。dubovskiy表示，組織中如果沒有資料科學家，就需要過度依賴**商。而donorschoose有自己的資料科學家團隊，就可以選擇比自服務視覺化更高階的工具。
dubovskiy表示，looker系統確實能夠將資料進行圖形視覺化，但這不是選擇它的主要原因，因為很多資料視覺化系統都有這個功能。我們之所以選擇looker，是因為它專有的可以定義報告標準的lookerml語言。在這種語言下，他擁有了更多的許可權，可以製作相關性更高的報告。
最近，donorschoose使用looker系統出具了捐贈指數報告，這份報告揭示了很多慈善捐贈的特點，無論是對普通教育學校還是對高等教育學校。報告顯示，曼哈頓、布魯克林和芝加哥收到的慈善捐贈最多。級別越低的學校越能收到更多的捐贈。科學、技術、工程和數學專案更易獲得捐贈。
donorschoose從2023年成立之初就蒐集這些資料。但他們不知道如何讓學校和地區從這些資料中受益，方便它們籌款。最初，donorschoose只是開放了資料庫，但只有技術人員才能從中發現關聯，提取價值。所以在2023年，donorschoose就部署了報告系統。
donorschoose選擇的應用與資料視覺化軟體有很多共同之處。大資料和傳統商務智慧型的界限並不明顯。dubovskiy認為，你可以稱它為大資料系統，不過它解決的並不是大資料問題。資料視覺化軟體也是這樣，它們能夠從資料中提取價值，但遠沒有大資料那麼豐富。
不同的技術等級，需要不同的應用。對於初涉資料分析的組織來說，資料視覺化軟體是乙個不錯的選擇，但對於donorschoose這種有資料科學家團隊的中型組織，就需要looker這種更成熟的軟體。
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